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本文聚焦蚕豆（Vicia faba L.）研究。过去其遗传资源有限，近年在遗传图谱构建和基因组预测方面进展迅速。文中回顾了蚕豆研究成果，如参考基因组序列、基因分型方法及数量性状位点（QTL）研究，还探讨了作物生长模型（CGMs）与遗传模型结合的前景。
背景
蚕豆（Vicia faba L.）是一种全球适应性强的高蛋白作物，具有高产潜力和高效固氮能力。十年前，它还是一种 “孤儿作物”，遗传和基因组资源有限，人们对其农艺性状的遗传基础了解甚少。不过在过去几年里，蚕豆在遗传图谱构建和基因组预测方面取得了飞速进展。但目前仍存在一个关键问题，即如何深入了解基因与环境因素（包括水分和养分的吸收及有效性）之间的关联。
研究范围
- 蚕豆研究进展：近年来，蚕豆研究成果颇丰。参考基因组序列的开发和基因分型方法的进步，为高分辨率遗传图谱的构建提供了便利。通过将不同研究中的数量性状位点（QTL）锚定到同一参考基因组上，得以全面概述蚕豆的性状及其相关 QTL。研究特别关注那些有多重证据支持的可靠信号，这有助于精准定位与重要农艺性状相关的基因区域，为后续的遗传改良工作提供关键线索 。
- 作物生长模型（CGMs）：研究还探讨了蚕豆作物生长模型（CGMs）的现状。CGMs 是模拟作物生长过程的重要工具，能够综合考虑环境因素、作物生理特性等对作物生长发育的影响。将其与遗传模型相结合，有望为未来的作物改良提供更有力的支持。例如，通过遗传模型确定不同基因型的潜在优势，再利用 CGMs 模拟这些基因型在不同环境条件下的生长表现，从而预测特定基因型在未测试环境中的性能，为品种选育提供更科学的依据。
结论
基于高分辨率基因型信息和多地点田间试验的遗传研究，为剖析蚕豆基因型与环境的互作关系奠定了基础，也使得预测特定基因型在未知环境中的表现成为可能。将基于过程的 CGMs 与遗传模型进行整合，能够捕捉基因型特异性的生长动态，是蚕豆研究的重要发展方向。然而，目前这一整合还需要合适的田间试验数据来支持改良后的蚕豆 CGMs 的开发，只有积累了足够的数据，才能进一步完善模型，提高预测的准确性，推动蚕豆遗传改良和农业生产的发展。
